基于CEEMD-MPGA-SVM的人造板家具甲醛释放浓度预测

作者：孙钦乾; 刘萌萌; 郑焕祺^*; 周玉成

来源：计算机时代, 2023, (01): 40-43.

DOI：10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.01.010

• 甲醛浓度预测
• CEEMD
• SVM
• MPGA

针对气候舱法检测人造板家具甲醛释放浓度，存在实验周期长，耗能高的问题。对此提出互补集合经验模态分解（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM）相结合的多步预测模型，对舱内家具的甲醛释放浓度进行预测。先利用CEEMD对甲醛浓度数据进行降噪，再采用SVM建立预测模型，并使用多种群遗传算法（Multiple Population Genetic Algorithm,MPGA）优化SVM参数。与传统SVM及一阶衰减模型对比结果表明，所建CEEMD-MPGA-SVM预测模型具有更高的预测精度。

• 单位
  山东建筑大学